高频交易策略投资组合模型及其应用研究

发布时间：2017-10-08 06:36

  本文关键词：高频交易策略投资组合模型及其应用研究

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【摘要】：国外高频交易的高速发展与国内金融市场的深化改革给我国高频交易的蓬勃发展带来了新的机遇,这对深入研究高频交易策略投资组合管理问题提出了客观要求。Markowitz提出的均值-方差模型形成了现代投资组合理论的核心基础。然而,在高频环境下,传统的Markowitz模型表现出许多不足之处,不再适用于高频交易数据。本文在理论研究、模型设计、算法设计和实证研究方面对高频交易策略投资组合管理展开了一系列的工作。主要如下:1.考虑到高频环境对数据预测准确性的高要求,本文在传统的Markowitz模型的基础上引入了“风险厌恶”指标。在协方差估计方面,基于Hayashi-Yoshida估计思想,重新设计了协方差估计方程,作为模型的输入参数。同时,引入了动态管理的思想,并应用人工蜂群算法对改进的模型进行了求解,以验证模型的有效性。2.进一步地,考虑从诸多高频交易策略中挑选表现好的策略用以构建高频交易策略投资组合,并动态调整策略池中的策略,以实现收益最大化。因此,深入研究了多因子模型,确定合适的高频交易策略评估指标,将多因子模型的思想用于在策略池中挑选表现好的策略,进而应用改进的人工蜂群算法对策略投资组合模型进行求解。3.搭建了实证所需的量化环境——多因子模型、标准的人工蜂群算法、改进的人工蜂群算法以及用于做实证对比的遗传算法。4.通过实证分析说明了动态调整资产权重能提高投资组合收益率以及本文所构建模型的准确性与实用性;进一步地,动态地从策略池中挑选策略并动态地分配资产权重以提高组合收益,结果表明动态挑选策略的重要性。综上,本文将理论知识应用到实践中,实现了理论与实践相结合,具有重要的理论意义和应用前景。
【关键词】：高频交易 策略投资组合 多因子模型 风险厌恶 Hayashi-Yoshida估计
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.48
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 引言8-16
• 1.1 研究背景及研究意义8-10
• 1.2 理论研究综述10-15
• 1.2.1 投资组合的相关理论基础10-12
• 1.2.2 高频环境下的策略投资组合相关理论基础12-13
• 1.2.3 智能优化算法在投资组合中的应用13-15
• 1.3 主要研究内容与框架15-16
• 1.4 主要创新点16
• 2 理论基础16-25
• 2.1 投资组合相关理论模型16-20
• 2.1.1 投资组合优化的核心框架17-19
• 2.1.2 投资组合优化中的估计误差19
• 2.1.3 高频环境下的协方差估计19-20
• 2.2 高频交易策略表现评估20-22
• 2.3 多因子模型22-25
• 3 基于Hayashi-Yoshida估计的策略投资组合模型25-34
• 3.1 模型假设25
• 3.2 基本模型25-27
• 3.3 标准的人工蜂群算法27-29
• 3.4 实证分析29-34
• 4 基于多因子模型的策略投资组合模型34-43
• 4.1 高频交易策略评估指标的确定34-35
• 4.2 模型构建方案35-36
• 4.2.1 构建高频交易策略池35-36
• 4.2.2 量化环境的搭建36
• 4.3 改进的人工蜂群算法及其有效性检验36-39
• 4.3.1 改进的人工蜂群算法36-37
• 4.3.2 对改进的人工蜂群算法有效性的检验37-39
• 4.4 实证分析39-43
• 5 结论与展望43-44
• 5.1 结论43-44
• 5.2 后续的拓展研究44
• 参考文献44-48
• 致谢48-49
• 附录 攻读硕士学位期间的研究成果49-50

【参考文献】

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1 韩其恒,唐万生,李光泉;机会约束下的投资组合问题[J];系统工程学报;2002年01期

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本文编号：992566